KI-Vertriebsagenten | Anwendungsfälle, Branchen und Top-Tools

Generierung von Leads

Die Harvard Business Review hat herausgefunden, dass der Einsatz von KI im Vertrieb die Leads um 50 % steigern kann.

Als rund um die Uhr verfügbare „Lead-Maschinen“ nutzen Lead-Generierungs-Chatbots Konversations-KI und agentenbasierte Workflows , um potenzielle Kunden anzusprechen, sie zu qualifizieren und ihre Informationen in den Verkaufsprozess zu integrieren. 

Auf der Website eines Online-Kleidungsgeschäfts können diese Agenten also:

• Begrüßen Sie Besucher mit einer freundlichen Nachricht wie "Suchen Sie etwas Bestimmtes? Ich kann Ihnen helfen!
• Erfassen Sie Kundendaten wie E-Mail-Adressen, Lieblingsmodelle oder -größen.
• Nutzen Sie diese Informationen, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren und so den Weg zur Konversion zu ebnen.

Empfehlungen personalisieren

Wie ein persönlicher Einkäufer bieten KI-Verkaufsagenten maßgeschneiderte Vorschläge auf der Grundlage dessen an, was ein Kunde zuvor gesehen, gekauft oder gemocht hat. 

Die Website des Bekleidungsgeschäfts könnte Outfits vorschlagen, die auf dem basieren, was ein Kunde zuvor durchsucht oder gekauft hat, und sagen: "Mir ist aufgefallen, dass Ihnen die rote Jacke gefällt, wie wäre es, sie mit diesen schwarzen Stiefeln zu kombinieren?

Sie können auf natürliche Weise plaudern, die Kunden zu den richtigen Produkten führen und die Empfehlungen im Laufe des Gesprächs anpassen. 

Marcus Chan, Präsident und Gründer der Venli Consulting Group, bringt es perfekt auf den Punkt: „ KI bietet eine so persönliche und präzise Anleitung , dass wir immer die relevantesten Lösungen präsentieren – ohne Druck ausüben zu müssen.“

Fragen beantworten

Die Bearbeitung von Kundenanfragen ist ein weiterer Bereich, in dem KI-Verkaufsagenten sehr nützlich sind. Sie reagieren sofort auf Kundenanfragen und bieten schnelle und genaue Informationen über Produkte, Dienstleistungen oder Richtlinien. 

Ein KI-Verkaufsagent könnte:

• Beantworten Sie Fragen wie "Haben Sie dieses Kleid auch in Größe 6?" oder "Wie lange dauert der Versand?".
• Prüfen Sie die Verfügbarkeit und antworten Sie mit "Ja, das Kleid ist in Größe 6 erhältlich".
• Geben Sie sofortige Updates zu den Versandrichtlinien, z. B. "Standardversand dauert 3-5 Werktage".

Weiterverfolgung 

KI-Agenten senden Erinnerungen an verlassene Warenkörbe, Werbeangebote oder geplante Meetings, um potenzielle Kunden erneut anzusprechen.

Wenn ein Kunde Artikel in seinem Einkaufswagen zurücklässt, kann die KI eine freundliche Nachricht senden, z. B. "Sie haben Ihre Lieblingsjacke zurückgelassen, schließen Sie Ihren Einkauf jetzt ab und erhalten Sie 10 % Rabatt! 

Geschäfte abschließen

Sie führen die Kunden durch den Verkaufstrichter, von der ersten Anfrage bis zum endgültigen Kauf, und verringern die Reibung im Kaufprozess.

Wenn ein Kunde zum Beispiel Artikel auswählt und um Hilfe bittet, könnte der Mitarbeiter sagen: "Eine tolle Auswahl! Lassen Sie mich Sie durch einen schnellen Checkout-Prozess führen. 

Kosten für KI-Einstiegslösungen

Wenn Sie mit einem KI-Agenten für Ihr kleines Unternehmen experimentieren möchten und einen unkomplizierten Weg suchen, um in die KI einzutauchen, können Sie kostenlose Basispläne finden oder bis zu $30-$90 dollars Monat skalieren. 

Diese Einstiegsoptionen bieten in der Regel grundlegende Automatisierungen und einfache Analysefunktionen. Sie sind eine großartige Möglichkeit, KI auszuprobieren, ohne viel Geld auszugeben.

Kosten von KI-Lösungen der mittleren Preisklasse

Wenn Sie etwas Fortgeschritteneres suchen, reichen die KI-Tarife der Mittelklasse in der Regel von 200 bis 1.000 US-Dollar pro Monat, je nach den enthaltenen Funktionen. 

Diese Tarife unterstützen in der Regel erweiterte Anwendungsfälle wie benutzerdefinierte Workflows, tiefere Analysen, Integrationen mit Tools von Drittanbietern und höhere Nutzungsgrenzen.

Kosten von KI-Lösungen für Unternehmen

Auf der Unternehmensseite beginnen die Preise im Allgemeinen bei 15.000 US-Dollar pro Jahr und steigen je nach Umfang und Anpassungsbedarf an. 

Diese Pläne beinhalten oft Dinge wie erweiterte Analysen, Audit-Protokolle, benutzerdefinierte SLAs und praktische Unterstützung durch technische Spezialisten.

1. Definieren Sie klare Ziele

Der erste Schritt bei der Entwicklung eines KI-Verkaufsagenten besteht darin, genau festzulegen, was er tun soll.

Ein klarer Geltungsbereich ist die Blaupause für Ihren Agenten: Er bestimmt, welche Fähigkeiten er benötigt und wie er in den Verkaufsprozess passt.

KI-Vertriebsmitarbeiter können je nach Struktur und Zielen des Vertriebsteams eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen. Einige Beispiele sind:

• Ein Outbound-Assistent, der personalisierte Nachrichten per E-Mail oder über Messaging-Plattformen wie WhatsApp versendet, automatisch nachfasst und potenzielle Kunden pflegt, bis sie bereit sind, mit einem Vertreter zu sprechen
• Ein Kopilot für Vertriebsmitarbeiter, der relevante Geschäftseinblicke liefert, das Engagement von Interessenten verfolgt, nächste Schritte empfiehlt und die Erstellung von Notizen während Anrufen oder Chats automatisiert
• Ein Pipeline-Manager, der den Zustand des Geschäfts überwacht, gefährdete Opportunities kennzeichnet und mit CRM-Systemen synchronisiert, um sicherzustellen, dass kein Lead durch die Maschen fällt

In komplexeren Umgebungen könnte ein einziger KI-Agent eine Mischung dieser Aufgaben übernehmen und sowohl als Assistent für den Kunden als auch als Vertriebshelfer hinter den Kulissen fungieren.

2. Wählen Sie eine Plattform

Wenn Sie Ihre Ziele festgelegt haben, ist der nächste Schritt die Auswahl einer Plattform, die diese Ziele tatsächlich unterstützen kann.

Einige wichtige Fragen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie verschiedene Plattformen erkunden, sind: 

• Erlaubt mir diese Plattform, Aufgaben zu automatisieren?
• Kann diese Plattform mit potenziellen Kunden über mehrere Kanäle in Verbindung treten?
• Bietet die Plattform integrierte Analysetools? 
• Mit welchen Drittanbietern kann diese Plattform integriert werden?

Und schließlich sollten Sie sich für eine Plattform entscheiden, die sowohl den heutigen Anforderungen als auch dem zukünftigen Wachstum gerecht wird. So können Sie skalieren, ohne bei der Weiterentwicklung Ihrer Vertriebsprozesse von vorne beginnen zu müssen.

3. Den Agenten aufbauen

Sobald die Plattform eingerichtet ist, ist es an der Zeit, Ihren KI-Verkaufsagenten aufzubauen.

Stellen Sie sicher, dass es auf reale Verkaufsdaten und -situationen trainiert wird, wie z. B.:

• Führen Sie Qualifizierungsgespräche über verschiedene Personas hinweg
• Häufige Einwände und Gegenargumente für bestimmte Produkte
• E-Mail- und Chat-basierte Follow-up-Sequenzen, die auf die einzelnen Geschäftsphasen zugeschnitten sind
• Produktpositionierung und Unterscheidungsmerkmale zum Wettbewerb

Verbinden Sie den Agenten mit Wissensdatenbanken, Sales Playbooks und Bibliotheken für die Einwandbehandlung. Dadurch wird sichergestellt, dass der Agent in realen Verkaufsgesprächen präzise reagiert.

Je besser der Agent das Produkt und die Customer Journey versteht, desto hilfreicher wird er sein.

4. Integration mit zentralen Vertriebswerkzeugen

Damit ein KI-Verkaufsagent wirklich effektiv sein kann, muss er in Ihre stack integriert werden.

Zu den wichtigsten Integrationen gehören CRMs und Plattformen zur Verkaufsförderung.

Diese Verbindungen stellen sicher, dass sich der Agent reibungslos in bestehende Arbeitsabläufe einfügen kann und die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stellt.

5. Testen und verfeinern

Verkaufsgespräche sind nicht immer vorhersehbar, und Fehler können Geschäfte kosten.

Führen Sie Simulationen und Extremszenarien durch, um die Leistung der KI zu testen.

Dazu könnten gehören:

• Reaktion auf ungewöhnliche Einwände oder dringende Fragen zum Haushalt.
• Handhabung langer Verkaufszyklen mit mehreren Beteiligten und Entscheidungspunkten.
• Verwaltung groß angelegter Öffentlichkeitsarbeit bei der Einführung von Kampagnen.

Verwenden Sie A/B-Tests und Sandbox-Umgebungen, um Ton und Timing zu verfeinern.

6. Einsatz und Überwachung der Leistung

Überwachen Sie die Leistung des Bots mit Hilfe von Analysen, sobald er in Betrieb ist.

Einige wichtige Kennzahlen zur Überwachung nach der Markteinführung:

• Häufigste Absichten
• Knoten mit hoher Ausfallrate
• Wiederholte Phrasen, die auf Fallbacks treffen
• Zeit pro Sitzung / Erfolgsraten

Profi-Tipp : Erstellen Sie ein „Bot-Verbesserungsprotokoll“. 

Ich empfehle, dieses Protokoll alle zwei Wochen zu überprüfen. Verfolgen Sie Aktualisierungen und deren Auswirkungen. Trainieren Sie Ihre Absichtserkennung, sobald neue Muster auftreten. 

1. Botpress

Botpress ist eine leistungsstarke, flexible Plattform für den Aufbau von KI-gesteuerten Vertriebsagenten und LLM-gesteuerten Lösungen. Sie wurde für Entwickler und Unternehmen entwickelt und kombiniert Anpassungsfähigkeit mit fortschrittlichen Funktionen wie natürlichem Sprachverständnis (NLU), Mehrsprachigkeit und Omnichannel-Unterstützung.

Mit Botpress können Benutzer hochgradig anpassbare und skalierbare KI-Verkaufsagenten erstellen, die auf verschiedene Anwendungen zugeschnitten sind, darunter Lead-Generierung, Verkaufsautomatisierung und Kundenbindung.

Diese Agenten lassen sich nahtlos in Tools wie CRMs, Marketingplattformen und Ticketsysteme integrieren und sind daher die ideale Wahl für Unternehmen, die ihre Verkaufsprozesse verbessern möchten.

2. HubSpot 

HubSpot bietet eine umfassende CRM-Plattform mit integrierten KI-Vertriebsagenten, die speziell für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt wurden. Diese Agenten eignen sich hervorragend für die Lead-Qualifizierung, die Planung von Meetings und die Automatisierung von Routineaufgaben, während sie gleichzeitig nahtlos in das CRM integriert werden, um die Vertriebsabläufe zu optimieren.

3. Zoho SalesIQ

Zoho SalesIQ ist auf die Lead-Generierung und Kundenbindung zugeschnitten. Es bietet Besucherverfolgung in Echtzeit, automatische Chat-Antworten und robuste Analysen zur Optimierung von Vertriebsstrategien.

4. Freshworks Freddy AI

Freddy AI wurde von Freshworks entwickelt und unterstützt die gesamten Verkaufsprozesse. Es bietet KI-gesteuerte Einblicke, automatisiert sich wiederholende Aufgaben und lässt sich in verschiedene Kommunikationskanäle integrieren, um die Kundeninteraktion zu verbessern.

5. Salesforce Einstein

Salesforce Einstein ist eine KI-gestützte Plattform, die Automatisierung auf Unternehmensebene bietet. Sie bietet prädiktive Analysen, personalisierte Kundenerlebnisse und eine tiefe Integration mit Salesforce CRM für ein umfassendes Vertriebsmanagement.

1. Was ist der Unterschied zwischen KI-Sprachagenten und KI-Verkaufsagenten?

KI-Verkaufsagenten sprechen mit den Kunden per Sprache, z. B. über das Telefon oder intelligente Lautsprecher, während KI-Verkaufsagenten in der Regel per Chat oder Text interagieren, wobei einige Tools inzwischen beides miteinander kombinieren.

2. Wie schaffen KI-Agenten den Spagat zwischen Automatisierung und personalisiertem Kundenerlebnis?

Sie verwenden Daten wie den Browserverlauf oder frühere Einkäufe, um die Antworten auf Ihre Bedürfnisse zuzuschneiden, so dass Sie trotz der Automatisierung das Gefühl haben, persönliche Hilfe zu erhalten.

3. Welche Arten von KI-Modellen werden in der Regel für diese Agenten verwendet?

Die meisten verwenden eine Mischung aus natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), großen Sprachmodellen (LLMs) und manchmal maschinellem Lernen für die Entscheidungsfindung und Personalisierung.

4. Was sind gängige Benchmarks für die Verbesserung der Konversionsrate durch KI-Verkaufsagenten?

Dies ist von Branche zu Branche unterschiedlich, aber Unternehmen können oft einen Anstieg der Konversionsrate um 15-30 % verzeichnen, insbesondere wenn die Agenten gut geschult und in den Verkaufsablauf integriert sind.

5. Wie oft müssen die KI-Verkaufsagenten aktualisiert werden?

Idealerweise passen Sie sie regelmäßig an, z. B. monatlich oder vierteljährlich, um die Konversationen zu verfeinern, neue FAQs hinzuzufügen und sie auf wechselnde Kampagnen oder Produkte abzustimmen.